Aplicación de IA ultrasónica en el diagnosis diferencial de lesiones de BI-RADS 4A
La clasificación de lesiones en BI-RADS 4A es mayormente basada en la experiencia personal de los médicos y carece especificidad y estándares claros de clasificación. El desarrollo de inteligencia artificial provee un nuevo método para categorización de BI-RADS. Analizando características de morfología ultrasónica y la textura, las lesiones BI-RADS 4A benignas y malignas fueron comparadas para examinar el valor de la IA en la diagnosis diferencial de estas.
Un total de 206 lesiones de BI-RADS 4A fueron examinadas usando ultrasonido. Incluyendo 174 lesiones benignas y 32 lesiones malignas. Todas las lesiones fueron contornadas manualmente y las características de las lesiones; tales como circularidad, radio, márgenes, energía, calcificación y ángulo entre la lesión y la piel fueron calculados y analizados.
Resultados
De esta manera, las diferencias entre las lesiones malignas y benignas fueron analizadas. Resultando en diferencias significativas en los márgenes, calcificación principalmente. El grupo maligno contaba con márgenes lobulares mucho más marcados y una entropía menos comparada con el grupo benigno.
Por otro lado, el grupo Benigno contaba con mayores calcificaciones internas y un ángulo mayor en relación con la herida con la piel. No se encontraron diferencias significativas en cuanto circularidad, radio, energía y algunos tipos de márgenes.
En conclusión, comparado con el ojo, la IA puede revelar diferencias mucho más sutiles entre lesiones malignas y benignas de clasificación BI-RADA 4A. Estos resultados nos recuerdan de la cuidadosa observación que se debe hacer al evaluar estas heridas y como una herramienta como esta puede apoyar en el desarrollo de la labor de los profesionales.
Sihua Niu, Jianhua Huang, Jia Li, Xueling Liu, Dan Wang, Ruifang Zhang, Yingyan Wang, Huiming Shen, Min Qi, Yi Xiao, Mengyao Guan, Haiyan Liu, Diancheng Li, Feifei Liu, Xiuming Wang, Yu Xiong, Siqi Gao, Xue Wang, & Jiaan Zhu. (2020). Application of ultrasound artificial intelligence in the differential diagnosis between benign and malignant breast lesions of BI-RADS 4A. BMC Cancer, 20(1), 1–7. https://doi-org.udlap.idm.oclc.org/10.1186/s12885-020-07413-z
